一个简单实用的五层BP神经网络

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找了很久的偏最小二乘回归算法，包括《偏最小二乘回归的线性与非线性方法（王惠问 吴载斌 孟洁）》的PDF，《偏最小二乘回归方法及其应用》的pdf，《算法大全第30章--偏最小二乘回归》PDF ，一个比较好的博客《偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）（博客）》PDF。

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展

【实例简介】基于STM32F103RBT6这个MCU制作的可控硅调节220V市电灯光的硬件电路和程序，实现0%-100%的占空比任意整数占空比的调光。通过485接口通讯传输指令. 如果需要，小伙伴可以看一下这篇文章https://blog.csdn.net/liulvqaing/article/details/90904200

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于

整个系统采用LABVIEW编程，设计常用的PID算法对比例阀控液压缸系统进行控制。文件中还有实验结果截图，供参考！

本资料是软考高级网络规划设计师历年真题及答案解析，包含了2009-2018年历年真题，希望可以帮助大家顺利通过软考！

用FPGA当主控芯片来采集温度传感器的数据，模块化设计程序，模块之间有详细讲解！

通过串口来控制pwm的输出 已经调通并用在项目上 波特率为9600 pwm可以随意设置 16位定时器 并可以通过串口来控制pwm的产生 非常非常好用

【实例简介】U盘电路图:收集了8种U盘原理图，包括OTI 6808系列、AU9384(5)方案U盘电路图、icreate5062原理图、pp2201方案U盘电路图、安国AU9380方案U盘电路图、安国AU9384主控U盘电路图、SD卡U盘电路图 等